Fast Hough circle detection using motion in video frames

동영상에서 움직임을 이용한 빠른 허프 원 찾기

  • 원혜민 (덕성여자대학교 대학원 전산정보통신학과) ;
  • 이경미 (덕성여자대학교 컴퓨터학과)
  • Received : 2010.08.05
  • Accepted : 2010.10.29
  • Published : 2010.12.31

Abstract

The Generalized Hough Transform(GHT) is the most used algorithm for circle detection with high accuracy. However, it requires many computation time, because many different templates are applied in order to find circles of various size. In the case of circle detection and tracking in video, the classical approach applies GHT for each frame in video and thus needs much high processing time for all frames. This paper proposes the fast GHT algorithm in video, using two consecutive frames are similar. In the proposed algorithm, a change-driven method conducts GHT only when two consecutive frames have many changes, and trajectory-based method does GHT in candidate areas and with candidate radius using circles detected in a previous frame. The algorithm can reduce computation time by reducing the number of frames, the edge count, and the number of searching circles, as factors which affects the speed of GHT. Our experimental results show that the algorithm successfully detects circles with less processing time and no loss of accuracy in video acquisited by a fixed camera and a moving camera.

영상에서 원을 찾을 때 정확도가 높은 일반화 허프 변환 (Generalized Hough Transform: GHT) 알고리즘이 가장 많이 사용된다. 그러나 GHT는 영상의 모든 가능한 픽셀에 대해 가능한 모든 원의 크기를 확인해야하기 때문에 많은 계산 시간을 요구한다는 단점을 가지고 있다. 또한 동영상에서 원을 찾는다면, 매 프레임마다 이러한 GHT를 실행해야하므로 계산 속도는 더욱 느리게 된다. 본 논문에서는 동영상의 연속된 프레임 사이에서 변화되는 부분이 적고 대부분 이전 영상과 유사하다는 점을 이용하여, GHT의 정확도를 유지하면서 계산 속도를 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 동영상의 현재 프레임과 이전 프레임을 비교하여 움직임이 크면 본래의 GHT를 수행하는 변화 기반 방법과 움직임이 작으면 이전 프레임에서 검출한 원의 정보로 GHT의 후보영역과 후보 원들만을 이용하여 GHT를 수행하는 경로 기반 방법을 사용하였다. 이는 동영상에서의 GHT 수행에 영향을 미치는 프레임 수, 에지 수, 원의 개수를 줄임으로써 속도를 향상시킬 수 있다. 실험결과는 제안하는 알고리즘이 고정된 카메라나 이동 카메라에 대해 정확도의 손실이 없으면서, 수행 시간을 줄이고 있음을 보여준다.

Keywords

References

  1. 김종선, 박진배, 주영훈, "하이브리드 실루엣 기반 인간의 강인한 특징 점 추출", 제어.로봇.시스템학회논문지 제15권, 제4호, pp. 433-438, 2009.
  2. P. Gupta, H. Mehrotra, A. Rattani, A. Chatterjee and A.K. Kaushik, "Iris recognition using corner detection", in proc. of international biometric conference, 2006.
  3. C. Pei, S. Yang, L. Gao and W. Ma, "A real time ball detection framework for soccer video", in proc. of IWSSIP, pp. 1-4, 2009.
  4. D. Bradley and G. Roth, "Natural interaction with virtual objects using vision-based six DOF sphere tracking", in proc. of ACE, pp. 19-26, 2005.
  5. 김상희, 최형일, "개선된 2D 허프 변환 (Hough Transform)을 이용한 원 형상 검출 방법", 한국정보과학회 가을 학술발표논문집, 제2호(A), pp. 233-237, 2008.
  6. D.H. Ballard, "Generalizing the Hough transform to detect arbitrary shapes", Pattern Recognition, Vol. 13, No. 2, pp. 111-122, 1981. https://doi.org/10.1016/0031-3203(81)90009-1
  7. D. Ioannou, W. Huda, A. F. Laine, "Circle recognition through a 2D Hough Transform and radius histogramming", Image and Vision Computing, Vol. 17, No. 1, pp. 15-26, 1999. https://doi.org/10.1016/S0262-8856(98)00090-0
  8. D. Ma and X. Chen, "Hough transform using slope and curvature as local properties to detect arbitrary 2D shapes," in proc. of ICPR, pp. 511-513, 1988.
  9. U. Franke and S. Heinrich, "Fast obstacle detection for urban traffic situations", IEEE transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 3, No. 3, pp. 173-181, 2002. https://doi.org/10.1109/TITS.2002.802934
  10. K. Aizawa, Y. Egi, T. Hamamoto, M. Hatori, M. Abe, H. Maruyama, and H. Otake, "Computational image sensor for on sensor compression", IEEE transactions on Electron Devices, Vol. 44, No. 10, pp. 1724-1730, 1997. https://doi.org/10.1109/16.628829
  11. T. Hamamoto, R. Ooi, Y. Ohtsuka, and K. Aizawa. "Real-time image processing by using image compression sensor", in proc. of ICIP, Vol. 3, pp. 935-939, 1999.
  12. F. Pardo, J.A. Boluda, X. Benavent, J. Domingo, and J.C. Sosa, "Circle detection and tracking speed-up based on change-driven image processing", in proc. of International Conference on Graphics, Vision and Image Processing, pp. 131-136, 2005.